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申请/专利权人：湖南大学
摘要：本发明公开了一种基于模态融合的多任务固体废物视觉抓取方法，包括：获取固体废物场景图像，对其中固体废物标注类别和有效抓取姿势，构建训练样本集；构建并使用训练样本集训练多任务固体废物抓取网络，输入为固体废物场景图像，输出为图像中各固体废物的类别和抓取姿势；其中，网络包括彩色图像和深度图像两条模态支路，在BN层进行归一化操作之后，用另一支路中缩放因子更大的通道替换自身支路中不重要的通道，再将两条支路得到的特征图拼接并输入网络其余部分进行抓取配置生成；最终使用训练好的多任务固体废物抓取网络，对图像中的固体废物进行分类并生成抓取姿势。本发明提高对固体废物的分类精度和抓取质量。
主权项：1.一种基于模态融合的多任务固体废物视觉抓取方法，其特征在于，包括：获取固体废物场景图像，对其中固体废物标注类别和有效抓取姿势，构建训练样本集；构建并使用训练样本集训练多任务固体废物抓取网络，包括模态融合模块和基础抓取网络，输入数据为固体废物场景图像，输出数据为图像中各固体废物的类别和抓取姿势；其中，模态融合模块包括两条不同的支路，分别输入彩色通道图像和深度通道图像；在两条支路上：（1）对各自输入图像进行不同的卷积操作以获得同样的通道数，而后进行激活；（2）用相同的卷积核进行卷积，在BN层进行归一化操作之后进行通道交换，即用另一支路中缩放因子更大的通道替换自身支路中不重要的通道，通道交换之后进行激活；（3）按（2）相同的过程执行第二次通道交换；最终将两条支路得到的特征图沿通道维度进行拼接操作，而后输入基础抓取网络；在BN层进行归一化操作表示为： ；其中，和分别为当前支路上第c个通道的输入和输出特征图，和分别计算当前小批量数据所在像素位置上的所有激活的平均差和标准差，和为可训练的缩放因子和偏移量，是一个避免分母为0的小常数；在BN层进行归一化操作之后进行通道交换，具体为： ；其中，分别为当前支路的另一条支路第c通道的输出特征图及BN层相关参数，为一个设定的阈值；最终使用训练好的多任务固体废物抓取网络，根据输入的固体废物场景图像，对图像中的固体废物进行分类并生成抓取姿势。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖南大学 一种基于模态融合的多任务固体废物视觉抓取方法
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